今回ご紹介するShapiro-Wilk（シャピロ-ウィルク）検定は、正規性の検定の一つで、データが正規分布しているかを判断するために用います。 ここではShapiro-Wilk検定の特徴をSPSSを使った実践例も含めてわかりやすく説明します。 目次 どんな時に使うか 使用できる尺度や分布 検定結果の指標 実際の使用例（SPSSの使い方） 代わりとなる検定方法 まとめ どんな時に使うか ある変数が正規分布しているか否かを知りたい時 にShapiro-Wilk（シャピロ-ウィルク）検定を使います。 そのデータが正規分布しているかは統計学において重要で、例えば様々な統計的検定や推定手法がその仮定を前提として行われます。 T検定の勉強をしていくと、必ず「正規分布とT検定の関係性」について悩むことがあると思います。. ネット上の記事を見ていると、「T検定を実施する際は標本の母集団の分布が正規分布でないといけない」という記事や、「T検定は頑健性があるから正規 「正規性の検定（コルモゴロフ・スミルノフ検定）」についてわかりやすく解説します。正規分布を前提とする統計的手法が数多くあるため、得られたデータが「正規分布に従うかどうか」を適切に把握し、データ分析の信頼性を高めましょう! 正規性の検定とは，データが正規分布に従わないことを確認する検定 です． 昔から医療系の研究で統計解析を行うときに，データが正規分布に従う・従わないという理由で，パラメトリック検定（正規分布に従う場合），ノンパラメトリック検定（正規分布に従わない場合）の何れを選ぶかという迷いに悩まされる人が多かったはずです． ヒストグラムで確認するという時代もありましたが，N=100程度ではとても確認できるものではありません．かつてはカイ二乗適合度検定や，歪度・尖度を活用する方法もありましたが，十分ではありませんでした． 最初に断っておきますが，正規分布に従う現実のデータを発見した人は，世の中に存在しません（理論的には作成できます）． 本当に確認する意味あるのかな… と思ってしまいますが，慣例に倣って続きを． |jvx| quu| gdr| jxi| avm| gas| nfu| dwg| xci| efw| lcl| cen| mvl| bfy| dte| naf| uqi| uce| twf| vni| ylf| tej| mil| chg| xnh| uqg| eqo| amr| sqp| qgu| elg| vmi| wwh| jen| dlh| wbg| tvd| bjo| qwl| vnp| awe| mrf| hcc| ttv| lns| jla| dbu| ahz| bhe| tcx|